networkX 相关操作（记录笔记）

最新推荐文章于 2025-12-11 20:49:41 发布
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#python #scipy

文章讨论了在使用networkx库的nx.to_numpy_matrix(G)和nx.adjacency_matrix(BA).todense()方法提取图的邻接矩阵时，由于软件包更新导致与scipy不兼容的问题。解决办法是回退scipy的版本以保持兼容性。

nx.to_numpy_matrix(G) ：提取图的邻接矩阵
nx.adjacency_matrix(BA).todense()：也可以提取图的邻接矩阵，但是 包更新后 与scipy不兼容导致需要退版本。

csdnimpasse
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探究boost::adjacency_matrix的实际用法
ByteWhiz的博客
08-23 194
接下来，我们将通过一个简单的测试程序，探究boost::adjacency_matrix的实际用法。值得注意的是，我们只给定了节点数，而并没有指定具体的边。综上，通过上述的测试程序，我们初步了解了boost::adjacency_matrix在实际应用中的使用方法，包括邻接矩阵的创建和边的添加，同时也展示了操作邻接矩阵时所需的一些常见技巧。最后，我们需要注意的是，在使用boost::adjacency_matrix时，由于涉及到内存管理，我们需要谨慎考虑缺省配置下的空间开销，以免出现程序崩溃的情况。
机器学习笔记--NetworkX代码实战
太阳当空照，花儿对我笑，微风轻轻拂，心情无限好。
12-27 1680
NetworkX是复杂网络研究领域中的常用Python包。用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。导入工具包# 图数据挖掘。
Python 将关系对数据转换为图数据 / 邻接矩阵
白水的博客
01-09 3710
在深度学习任务，例如推荐系统中，将关系转换为图表示，即邻接矩阵是常用的操作。通常的做法是先将关系对数据转换为图数据，然后生成该图的邻接矩阵，再存储为稀疏矩阵。但这种方法不适用于大型矩阵的操作，通常会报内存溢出的错误。以推荐系统的Amazon的评级数据为例（Movielens等同理），这里提供一种方法将图数据直接存储为稀疏矩阵。
networkx生成的numpy矩阵无法降维问题
qq_43434730的博客
12-04 495
描述 代码如下 self.A = nx.to_numpy_matrix(self.G) self.k = np.sum(self.A,axis=0) 我想用nx里的函数生成G网络的邻接矩阵，然后用np中的sum函数求出度数矩阵。然而如此求出来的k一直是二维的，而且没办法用分片或者flatten()来降维。 解决 还是得把矩阵彻底点转换成numpy类型 self.A = np.array(nx.to_numpy_matrix(self.G) ) self.k = np.sum(self.A,
使用python中的networkx来生成一个图
wh柒八九的博客
09-04 5638
使用python提供的第三方的库networkx，networkx是专门用来生成图论和网络科学里面各种图及其各种计算函数的。 (a).如果已知一个图的图形，如何将其生成对应的邻接矩阵，这个在networkx里面提供了函数nx.to_numpy_matrix(G)来完成 (b).如果已知一个图的邻接矩阵，如何将其转化成对应的图形 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ C...
nx.adjacency_matrix(G).todense()计算邻接矩阵与真实结果不一致
Nicolas_Yin的博客
12-15 2139
问题和下面一样，问题出现的原因已经在下面的链接中说的很明白，是由于生成的Graph类中的Graph.nodes没有按照顺序排列导致邻接矩阵不对应。 https://blog.youkuaiyun.com/yingluo54/article/details/113325108 我按照上面问题中的方法把edge按照点的顺序排列也没有用，节点依然存在顺序问题，最后用下面的解决办法搞定： 先将可能存在的所有点按照从大到小的顺序排成node_list（如[1,3,5,7,…]），然后用G.add_nodes_from(nod
networkx读取csv_数据分析学习笔记(三)-NetworkX的使用
weixin_29603387的博客
12-24 2357
转：http://baiyejianxin.iteye.com/blog/1764048创建简单的空图形(没有边和点)import networkx as nxg = nx.Graph();h = nx.Graph( g); #可以在构建Graph对象时指定值来构造一个新的Graph对象f = nx.Graph( [ (1,2),(2,3),(1,3)]); #可以在构建Graph对象时指...
【学习笔记】用networkx和igraph读取网络（施工中）
猴扯
06-12 4220
写在前面：networkx和igraph（-python）应该是目前最流行的两大复杂网络库。我推荐初学者和小规模网络情况下使用networkx，而追求效率和大规模网络情况（节点数上万或网络密度高）则使用igraph-python，原因在于nx带有更完整更系统的文档，且毕竟是python开发，其操作直观简单，遇到复杂问题实在不行还能翻出py源码查看；而igraph则是编译自C/C++，对于大型网络...
networkx使用笔记(三)之好汉篇MySql(1)
moodytong的专栏
05-12 2918
networkx本身十分强大，但是正所谓一个好汉三个帮，其最得力的助手包括：scipy、numpy和matplotlib，同时在数据转存和清理的过程中，比不可少的还有mysql这个工具了。 1.MySql          第一步，打通Mysql和Python之间的桥梁。其实说白了就是python和mysql之间的使用，网络建模的数据多样复杂，存入mysql方便进一步处理，网上很多对应的MyS
Python复杂网络分析库NetworkX入门与安装指南
这些标签共同勾勒出一个完整的知识体系轮廓，表明该学习笔记不仅是工具使用的记录，更是连接编程实践与理论研究的桥梁。 综上所述，《复杂网络分析库NetworkX学习笔记.doc》是一份具有较高实用价值的技术文档，既...
cs224w colab0笔记
Jerry的博客
08-08 972
在训练过程中，通过选择训练掩码中的节点，我们仅基于这些节点的预测值和真实值计算损失，从而优化模型参数。这种方法有助于确保模型能够更好地泛化到未见过的数据。这段代码的作用是为训练、验证和测试集创建掩码，以便在图卷积网络（GCN）训练过程中指定哪些节点用于训练、验证和测试。具体地，这段代码设置了训练和验证集的掩码。file_path = '/mnt/data/colab0代码详解.md'data = {dfdata = {dfFunctionsLibrariesvisualizeinit。
GCN学习笔记：第一部分，手把手用Numpy实现GCN
热门推荐
weixin_42052081的博客
04-09 1万+
第一部分：图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现 由于图结构非常复杂且信息量很大，因此对于图的机器学习是一项艰巨的任务。本文介绍了如何使用图卷积网络（GCN）对图进行深度学习，GCN 是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。 本文将介绍 GCN，并使用代码示例说明信息是如何通过 GCN 的隐藏层传播的。读者将看到 GCN 如何聚合来自前一层的信息，以及这种机制如何生成图...
NetworkX 使用（三）
weixin_30616969的博客
08-06 1657
官方教程 博客：NetworkX NetworkX 使用（二） Introduction to Graph Analysis with NetworkX %pylab inline import networkx as nx Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib G = nx.Graph() G.add_n...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 444
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 638
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
27、Python压缩备份安全指南：从zipfile到AES-256加密，生产级自动化备份全方案
最新发布
专注将Python与AI工程化落地。擅用测试思维拆解复杂模型，聚焦数据质量、自动化评估与管道优化。
12-11 656
本文介绍了Python自动化压缩备份的全套解决方案，从基础到高级应用，涵盖以下核心内容： 需求分析：针对个人开发、企业数据、服务器备份等场景，对比传统手动备份与Python自动化方案的优劣 技术选型：详细对比zipfile、pyzipper和7z命令行等方案，提供决策树指导选择最优方案 基础实现： 使用zipfile标准库实现单个文件和目录的压缩 通过生成器模式优化大目录遍历，降低内存占用 保留完整目录结构的递归压缩方法 安全进阶： 重点推荐AES-256加密方案（pyzipper或7z） 强调避免使用存在
第30篇：逆袭量化路：用 bot_start 和 bot_loop_start 玩转 Freqtrade 策略
qq_36936892的博客
12-06 311
Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 608
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
OpenCV-python小玩意17 YOLO目标检测之环境安装
懒人的技术笔记
12-06 464
文章的编写在2025年11月份，发布就到了12月份。接下来会完成目标识别模型的训练，用其导出onnx格式进行推理。对了，还有pycharm上的虚拟环境问题，总是选不到conda中的yolov8环境，导致包没有。
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